В канун Нового года по традиции компании подводят итоги, формируют планы работы на следующий год, вносят уточнения в стратегию. О том, чем запомнится 2023 год, и о перспективах 2024-го «РГ» рассказал генеральный директор компании «Сбер А» Николай Андреев.
Николай Юрьевич, какое событие в компании вы назвали бы самым значимым в завершающемся году?
Николай Андреев: Я бы выбрал два важных для нас и для наших пользователей события. Мы открыли офис нашего представительства в Санкт-Петербурге. Приятно, что новая площадка для консультаций, развития, обучения участников контрактной системы сразу стала точкой притяжения многих заказчиков и поставщиков.
И второе — это развитие и все большая востребованность нашего Аналитического портала. Уже более 40 регионов пользуются его возможностями, чтобы повысить управляемость закупками в рамках нацпроектов за счет аналитического цифрового контроля. Портал позволяет проанализировать ситуацию на рынке госзакупок, отследить динамику и тренды по множеству показателей. Исполнение национальных проектов можно мониторить в разрезе бюджетов и кассового исполнения, есть специализированные отчеты для комплексной оценки конкурентной среды.
Сбер А активно использует новейшие технологии, например, искусственный интеллект. Как он помогает при закупках? Николай Андреев: Мы применяем ИИ для различных задач, одна из них — решение о выдаче банковской гарантии. Для обучения искусственного интеллекта были использованы несколько миллионов записей о результатах исполнения государственных контрактов, накопленных в Единой информационной системе. В результате можно довольно точно предсказывать вероятность успешного исполнения контракта. На основании рекомендации система принимает решение — дать поставщику банковскую гарантию по данному контракту или отказать. Важно, что решение принимается моментально — поставщику не нужно ждать.
Недавно вы разработали и внедрили систему приглашения на участие в торгах на базе ML-модели. Расскажите, в чем ее преимущества?
Николай Андреев: Совместно со специалистами Сбера мы реализовали ML-модель (модель на основе машинного обучения/machine learning), которая использует все доступные данные по заявкам для формирования рекомендаций участникам и приглашения их на торги.
После завершения закупки и открытия данных по заявкам мы проверяем релевантность предсказаний ML-модели. Результаты нас радуют: 70 процентов прогнозируемых участников подают заявку, в случае если победитель уже был зарегистрирован на УТП, он входит в число рекомендованных с 90-процентной вероятностью.